Construir una plataforma de datos efectiva es una tarea que va mucho más allá de acumular información; requiere una planificación cuidadosa y una ejecución estratégica. Desde los Data Warehouses hasta los Data Lakes, estas infraestructuras son claves en la toma de decisiones basadas en datos, pero suelen enfrentar errores comunes que pueden comprometer su eficacia y funcionalidad. A continuación, se exponen los cinco errores más típicos al montar una plataforma de datos y las mejores prácticas para evitarlos.
1. Silos de datos: un obstáculo para la integración
Uno de los problemas más frecuentes en los proyectos de datos es la aparición de silos de datos, es decir, la segregación de información en compartimentos cerrados y aislados entre departamentos. Estos silos dificultan la integración de datos y limitan su accesibilidad para otros equipos o áreas de la empresa, lo que limita el valor que la información puede aportar a la organización en su conjunto.
¿Cómo evitarlo? Fomentar la cooperación interdepartamental y estandarizar los modelos de datos son pasos esenciales. Además, adoptar enfoques modernos como los Data Lakes y el Data Mesh puede contribuir a unificar la información, manteniéndola accesible para toda la organización y evitando las barreras que generan los silos de datos.
2. Implementación incremental: evitando retrasos y manteniendo la flexibilidad
Un error común es optar por una implementación de “Big Bang”, es decir, desplegar la plataforma de datos de una sola vez, lo que suele llevar a retrasos y al incumplimiento de fechas de entrega. La flexibilidad es fundamental, ya que los requerimientos de datos pueden cambiar a medida que evolucionan las necesidades del negocio.
¿Cómo evitarlo? Adoptar un enfoque incremental es clave. Dividir el proyecto en partes pequeñas y funcionales permite entregar valor en cada iteración, adaptándose a las necesidades del negocio de forma ágil y eficiente. Esto no solo previene demoras, sino que también facilita la adaptación de la plataforma a las demandas emergentes.
3. Calidad de los datos: asegurar la fiabilidad de la información
Los datos inconsistentes, inexactos o incompletos pueden llevar a decisiones equivocadas, convirtiendo la calidad de los datos en un pilar fundamental. Sin un control adecuado, los datos defectuosos pueden filtrarse a los análisis y reportes, distorsionando los resultados y afectando la confianza en la plataforma.
¿Cómo evitarlo? Implementar procesos de validación y limpieza de datos es imprescindible. Además, establecer métricas de calidad de datos permite monitorear su consistencia y confiabilidad, garantizando que los datos proporcionen un valor real y confiable a la organización. También es recomendable implementar controles regulares para mantener la precisión de los datos y detectar problemas a tiempo.
4. Escalabilidad y rendimiento: prepararse para el crecimiento futuro
El rendimiento y la escalabilidad son aspectos cruciales para que la plataforma de datos pueda evolucionar y responder adecuadamente a las demandas crecientes. Con un volumen de datos que crece de manera exponencial, es fácil que la plataforma se vuelva lenta o ineficiente si no se planifica para el futuro.
¿Cómo evitarlo? Utilizar tecnologías escalables, como bases de datos distribuidas, almacenamiento en caché y optimización de consultas, ayuda a mantener el rendimiento incluso cuando el volumen de datos aumenta. La capacidad de escalar tanto horizontal como verticalmente garantiza que la plataforma sea capaz de soportar una carga de trabajo cada vez mayor sin afectar su rendimiento.
5. Seguridad y cumplimiento normativo: proteger los datos y la reputación
La seguridad de los datos es una prioridad en un entorno en el que la privacidad y la protección de la información son cruciales. Cualquier falla en la protección de datos no solo conlleva riesgos legales, sino que también puede afectar la reputación de la organización y la confianza de los clientes.
¿Cómo evitarlo? Implementar controles de acceso rigurosos, cifrado de datos y métodos de autenticación sólidos es esencial. Además, asegurarse de cumplir con normativas internacionales como el GDPR en Europa o HIPAA en el caso de datos de salud en Estados Unidos ayuda a mantener una plataforma de datos segura y en conformidad con los estándares de privacidad y protección de datos.
Conclusión
Desarrollar una plataforma de datos exitosa implica evitar errores comunes y adoptar un enfoque estratégico que considere la integración de datos, la flexibilidad, la calidad de datos, la escalabilidad y la seguridad. Cada uno de estos aspectos contribuye a crear una infraestructura de datos robusta, que no solo permita una gestión eficiente de la información, sino que también respalde la toma de decisiones con datos confiables y relevantes.
